經(jīng)常站在聚光燈下的科學(xué)家并不多,但Daphne Koller卻早已習(xí)慣了這樣的生活。在被問及最近一次公開拍照時(shí),她表示,“每次參加技術(shù)會(huì)議,幾乎都會(huì)這樣。這讓我有點(diǎn)尷尬,我覺得自己還不至于受到這樣的歡迎。”
▲ Daphne Koller
自從20多年之前將計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)以及教育學(xué)聯(lián)系起來之后,Koller成為科學(xué)領(lǐng)域的“搖滾明星”,走到哪里都有人想跟她合個(gè)影。當(dāng)然,除了優(yōu)雅的氣質(zhì)之外,她的經(jīng)歷也足以證明一切:18歲時(shí)在耶路撒冷希伯來大學(xué)獲得碩士學(xué)位;26歲時(shí)出任斯坦福大學(xué)教授,專注于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);在近十年之后,獲得Mac-Arthur頒發(fā)的“天才獎(jiǎng)”,以表彰她在將人工智能與基因組學(xué)相結(jié)合方面的研究;同時(shí)聯(lián)合建立起估值達(dá)10億美元的Coursera——一套面向全世界用戶提供免費(fèi)大學(xué)課程的早期平臺(tái)。
今年51歲的Koller仍然擁有明確的目標(biāo),下一步她打算著力發(fā)展位于南舊金山的Insitro公司,通過整理大量數(shù)據(jù)研發(fā)新藥。一旦成功,這又將徹底顛覆藥物的發(fā)展方式。
實(shí)驗(yàn)室生物學(xué)家通常將一系列特定的蛋白質(zhì)作為藥物靶標(biāo)。如果失敗,數(shù)據(jù)科學(xué)家們又會(huì)提供新的蛋白質(zhì)選項(xiàng)進(jìn)行再次嘗試。另一方面,Insitro公司則希望在生物學(xué)家著手試驗(yàn)前盡可能多地收集數(shù)據(jù),包括利用生物工程技術(shù)(例如Crispr基因編輯)與計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)那些人類可能無法察覺的細(xì)微差異。
Koller這樣描述自己的這項(xiàng)目標(biāo):“只要能夠提供充足的數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)就能給出驚人的結(jié)果?,F(xiàn)在,我們終于有機(jī)會(huì)能夠大規(guī)模創(chuàng)建生物學(xué)數(shù)據(jù)。”
Gilead肝臟疾病臨床研究負(fù)責(zé)人Mani Subramanian表示:“很少有人能夠同時(shí)精通生物學(xué)與深度學(xué)習(xí)。”
而Insitro的計(jì)算專家通過與生物學(xué)家們能力合作,共同建立了實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)以生成大規(guī)模自定義數(shù)據(jù)集。在此之后,機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)識(shí)別其中的模式以提出新的測試方法與潛在療法。此外,自動(dòng)化移液機(jī)等機(jī)器人技術(shù)則可大幅減少人為錯(cuò)誤。有了這些技術(shù)的加持,Koller表示,Insitro公司得以“將原本數(shù)年的漫長時(shí)間縮短為數(shù)周。”
她表示,AI加生物學(xué)對(duì)于投資者來說可謂是一對(duì)“天造地設(shè)的璧人”。在六個(gè)月之內(nèi),Koller就從ARCH Ventrues、Andreessen Horowitz、Foresite Capital以及Alphabet旗下的風(fēng)險(xiǎn)基金GV與Third Rock處籌集到1億美元。在此之后,Jeff Bezos等也加入其中。今年4月,她又與Gilead科學(xué)公司達(dá)成合作,由后者提供首期1500萬美元、后續(xù)10億美元資助Koller團(tuán)隊(duì)尋找一種致命性非酒精性脂肪肝病(這種疾病可能很快就會(huì)成為肝臟移植的頭號(hào)病因)尋找治療方法。
但要想從Gilead手中拿到如此豐厚的回報(bào),Insitro公司就必須成功找到五種可能作為藥物靶點(diǎn)的蛋白質(zhì),而后針對(duì)這些蛋白質(zhì)建立起能夠獲得批準(zhǔn)的肝病治療方法。隨后款項(xiàng)的落實(shí),則源自藥物成功銷售后的收益分成。目前項(xiàng)目已經(jīng)取得了高性能突破,Insitro公司則借此在《福布斯》雜志首屆AI五十家最具前途企業(yè)榜單當(dāng)中占得一席之地。
量子計(jì)算與AI已經(jīng)成為醫(yī)療保健研究領(lǐng)域的重要?jiǎng)恿?,來自圣迭戈的Illumina公司亦是這一前沿中的弄潮兒。該公司已經(jīng)成功將人類基因組的測序成本由2007年的1000萬美元降低至1000美元,同時(shí)逐步改變著癌癥的篩查與研究方式。來自Baillie Gifford公司(掌握 2600億美元資金)的投資組合經(jīng)理Gary Robinson表示,“整個(gè)行業(yè)正在發(fā)生變化。我們正由以往對(duì)藥物效果進(jìn)行有根據(jù)猜測的時(shí)代,轉(zhuǎn)向由數(shù)據(jù)決定藥物設(shè)計(jì)與使用方式的新時(shí)代。”近期由于銷售額增幅下降,Illumina公司股價(jià)從創(chuàng)紀(jì)錄的高位下跌了25%,但Robinson對(duì)這樣的波動(dòng)不以為意。他指出,“醫(yī)療保健行業(yè)規(guī)模龐大且效率低下,因此變革的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟,Illumina將成為重要的受益者之一。”
另外20多家初創(chuàng)企業(yè)也在努力探索,希望利用AI技術(shù)更快、更便宜地發(fā)現(xiàn)新型藥物,其中包括拿到5500萬美元風(fēng)險(xiǎn)投資的Notable Labs以及擁有3600萬美元資金的Verge Genomics。諾華公司宣布與微軟建立為期五年的AI技術(shù)合作,默克以及葛蘭素史克也與初創(chuàng)企業(yè)建立起合作伙伴關(guān)系。
當(dāng)然,人工智能并不能降低生物學(xué)的探索難度。Koller表示,“這只是一套平臺(tái),而非神奇的魔術(shù)。”
要想拿到令人垂涎的10億美元分紅,Insitro公司需要進(jìn)行數(shù)十萬次實(shí)驗(yàn)室測試。Koller對(duì)此做好了準(zhǔn)備,她最近經(jīng)常在Insitro的辦公室周圍轉(zhuǎn)來轉(zhuǎn)去。她是位精力充沛的女性,同事們幾乎沒見過她老老實(shí)實(shí)坐在自己的椅子上。一會(huì)在Macrophage白細(xì)胞研究室,一會(huì)跑去Elastic Net(一種數(shù)據(jù)建模技術(shù))開發(fā)室,這就是她的工作常態(tài)。
如果有大型制藥企業(yè)對(duì)Insitro產(chǎn)生興趣,那么收購提議很可能會(huì)隨之而來。但Koller表示她不想看到Insitro被大型組織“吞噬”,保持獨(dú)立并開發(fā)出自有品牌的藥物才是最好的發(fā)展選擇。
Koller目前最大的愿望,就是未來找她全影的粉絲能夠通過Insitro受益。“我希望人們能夠走過來說,「因?yàn)槟?,我又恢?fù)了健康和正常生活,能合個(gè)影嗎?」”
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。